图像区域拷贝篡改取证技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 附图清单 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-15页 |
| ·数字图像盲取证技术 | 第15-17页 |
| ·研究现状 | 第17-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-22页 |
| 2 数字图像篡改技术 | 第22-33页 |
| ·数字图像篡改技术 | 第22-27页 |
| ·区域拷贝粘贴盲检测 | 第27-30页 |
| ·图像拼接盲检测 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 数字图像特征点提取 | 第33-43页 |
| ·尺度空间理论 | 第33-36页 |
| ·尺度空间的数学定义及其基本思想 | 第33-35页 |
| ·线性尺度空间 | 第35-36页 |
| ·图像的多尺度表达 | 第36页 |
| ·局部不变特征 | 第36-38页 |
| ·局部不变特征提取方法 | 第36-37页 |
| ·角点检测子 | 第37-38页 |
| ·区域检测子 | 第38页 |
| ·DoG算子 | 第38-39页 |
| ·SIFT特征描述子 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 LPP-SIFT特征描述子 | 第43-59页 |
| ·降维算法 | 第43-46页 |
| ·PCA | 第44页 |
| ·LDA | 第44-45页 |
| ·LLE | 第45-46页 |
| ·LPP | 第46-48页 |
| ·生成LPP-SIFT描述子 | 第48-52页 |
| ·构建DoG金字塔 | 第48-50页 |
| ·提取空间极值点 | 第50页 |
| ·精确定位特征点 | 第50-51页 |
| ·确定特征点的方向 | 第51-52页 |
| ·生成特征点描述子 | 第52页 |
| ·特征点匹配 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59-60页 |
| ·今后研究方向与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历、攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第66页 |
